Mô hình đáp ứng giá điện

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA  HUỲNH THỊ THU THẢO MƠ HÌNH ĐÁP ỨNG GIÁ ĐIỆN Chuyên ngành : THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số : 605250 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2014 ii CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình ( Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : ( Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : ( Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày …… tháng….….năm….… Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm : ( Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ iii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : HUỲN THỊ THU THẢO MSHV : 12214324 Ngày, tháng, năm sinh : 14/05/1986 Nơi sinh : Ninh Thuận Chuyên ngành : Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số : 605250 I TÊN ĐỀ TÀI : Mơ hình đáp ứng giá điện II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : Khảo sát phản ứng khách hàng với thay đổi giá điện TOU III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20/01/2014 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 20/06/2014 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) Tp HCM, ngày 20 tháng 06 năm 2014 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) iv LỜI CẢM ƠN Lời cảm ơn em xin gửi đến cô PGS.TS Phan Thị Thanh Bình , suốt thời gian qua tận tâm giúp đỡ em tháo gỡ vấn đề chưa hiểu qua buổi thảo luận trao đổi, dẫn góp ý cho em hướng Để hơm em hồn thành tốt nhiệm vụ đề tài luận văn Em chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô khoa Điện-Điện Tử trường Đại học Bách Khoa tp.HCM, với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho suốt thời gian học tập trường Cuối em muốn gửi lời cảm ơn đên người bạn quan tâm, đưa lời khun lúc tơi nản chí, người thân gia đình ln bên cạnh động viên, cổ vũ tơi để hồn thành tốt luận văn v TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Trong năm gần đây, với phát triển lớn mạnh kinh tế quốc gia, nhu cầu tiêu thụ lượng hàng năm tăng lên nhiều, bình quân gia tăng hàng năm 14% Vì phải huy động vốn lớn để đầu tư xây dựng nhiều nguồn phát điện mua điện nước khu vực để đảm bảo việc cung cấp điện cân cung cầu Chương trình đáp ứng theo nhu cầu (DR-Demand Response) gồm có : biểu giá điện chương trình ưu đãi thiết lập để khuyển khích thay đổi cách dùng điện khách hàng theo giá điện thay đổi qua thời gian, cung cấp cho khách hàng khoản toán ưu đãi giảm sử dụng điện thời điểm giá cao Thông thường, giá điện cao khách hàng chuyển tải sử dụng điện sang khoảng thời gian khác ngày (ví dụ giá chênh lệch khoảng thời gian cao điểm thấp điểm) DR đem lại nhiều lợi ích tài cho khách hàng cho đơn vị truyền tải, đơn vị vận hành lưới điện Các Điện lực sử dụng chương trình DR để thực cắt tải, chuyển tải thay cho việc phải xây dựng thêm nguồn phát theo cách truyền thống mà làm trước Trong luận văn trình bày phương pháp xác định phản ứng khách hàng giá TOU Phương pháp thứ nhất, ước lượng phản ứng khách hàng sử dụng mơ hình tốn giải tích Phương pháp thứ hai, ước lượng phản ứng khách hàng sử dụng mạng nơron vi ABSTRACT In recent years, with strong development of national economy, annual power consumming demand has been rapidly increased Annual average demand has an increase of over 14% Therefore, it is necessary to mobilize a huge amount of capital to invest and construct more Power Supply Sources and purchase power from other nations in the region to ensure the supply of and demand for electricty must be maintained in balance in real time Demand Response is a tariff or program established to motivate changes in electricity use by end-use customers in response to changes in the price of electricity over time, or to give incentive payments designed to induce lower electricity use at times when electricity prices are high Normally, at high electricty price periods, customers shift the use of electricity in one period of the day to another (e.g peak versus off-peak in response to price differences between the two periods) Demand Response offers a variety of financial and operational benefits for electricity customers,load-serving entities and gird operators Utilities can use demand response to curtail or shift load instead of, traditionally, building more generation This thesis presents two methods of determining the intensity of customer’s load changes in response to price circumstances especially for time-varying rates ( TOU-Time of use rates) The first method: Estimating the intensity of customer’s load changes by using mathematical analysis model The second method: Estimating the intensity of customer’s load changes by using Artifical Neural Network vii LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu độc lập riêng tơi, có hỗ trợ giáo viên hướng dẫn – PGS.TS Phan Thị Thanh Bình, ý tưởng xuất phát từ B20122006TĐ Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Các tài liệu tham khảo trích dẫn nguồn gốc rõ ràng Tơi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước Hội đồng kết luận văn Tác giả luận văn Huỳnh Thị Thu Thảo viii MỤC LỤC CHƢƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI I ĐẶT VẤN ĐỀ : .1 II NHIỆM VỤ VÀ MỤC TIÊU CỦA LUẬN VĂN : III PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN IV ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN VĂN .5 V GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN VĂN CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ DEMAND RESPONSE .6 1.1 CHƢƠNG TRÌNH DEMAND RESPONSE 1.1.1 Định nghĩa : 1.1.2 Những lựa chọn DR dành cho khách hàng : 1.2 NHỮNG LỢI ÍCH CỦA CHƢƠNG TRÌNH DEMAND RESPONSE .10 1.3 CƠ CẤU GIÁ ĐIỆN THEO CƠ CHẾ THỊ TRƢỜNG Ở VIỆT NAM .11 CHƢƠNG 16 PHÂN TÍCH KINH TẾ VI MƠ CỦA CHƢƠNG TRÌNH DEMAND RESPONSE 16 2.1 GIỚI THIỆU VỀ QUY LUẬT CUNG – CẦU TRONG THỊ TRƢỜNG 16 2.2 ĐỘ ĐÀN HỒI GIÁ – HAY ĐỘ CO GIÃN CỦA CUNG CẦU 18 2.3 MỘT VÀI PHÂN TÍCH VỀ DEMAND RESPONSE THEO MƠ HÌNH KINH TẾ 22 CHƢƠNG 27 MƠ HÌNH TỔNG QUÁT KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG VỚI GIÁ ĐIỆN 27 3.1 3.2 3.3 GIỚI THIỆU CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG VỚI GIÁ ĐIỆN 27 3.3.1 Phƣơng pháp phân tích sách giá theo nguyên tắc kinh tế .27 3.3.2 Phƣơng pháp phân tích theo mơ hình đáp ứng khách hàng : .28 MƠ HÌNH ĐÁP ỨNG KHI BIẾT KHÁCH HÀNG PHẢN ỨNG TỐI ƢU VỚI GIÁ ĐIỆN .29 3.3.1 Mơ hình xác định hệ số đàn hồi 3.3.2 Mơ hình đáp ứng dạng tuyến tính 33 3.3.3 Mơ hình dạng mũ .34 theo hàm cost-share .30 CÁC THUẬT TỐN ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ MƠ HÌNH .36 GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo ix 3.3.1 Phƣơng pháp : bình phƣơng cực tiểu 36 3.3.2 Phƣơng pháp : thuật toán SUR ( Seemingly Unrelated Regression ) .37 3.3.3 Phƣơng pháp : phép lặp Astrom Wittenmark 40 3.3.4 Kết luận : .41 CHƢƠNG 42 DÙNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO – ARTIFICAL NEURAL NETWORK KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG 42 4.1 SỬ DỤNG MẠNG NƠRON TRUYỀN THẲNG LAN TRUYỀN NGƢỢC KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG 42 4.2 CÁC BƢỚC XÂY DỰNG MẠNG NƠRON BẰNG PHẦN MỀM MATLAB ĐỂ KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG 46 4.2.1 Chuẩn bị sở liệu : .46 4.2.2 Xây dựng chƣơng trình mạng nơron dùng phần mềm Matlab 51 CHƢƠNG 59 ÁP DỤNG THỰC TẾ 59 5.1 5.2 5.3 5.4 SỐ LIỆU THU THẬP PHỤC VỤ CHO QUÁ TRÌNH KHẢO SÁT 60 5.1.1 Số liệu phụ tải giá điện TOU khách hàng Công Nghiệp 61 5.1.2 Số liệu phụ tải giá TOU khách hàng Nông nghiệp 63 KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG MƠ HÌNH TỐN .65 5.3.1 Khảo sát khách hàng phụ tải Công Nghiệp 65 5.3.2 Khảo sát khách hàng phụ tải Nông Nghiệp 74 KHẢO SÁT PHẢN ỨNG CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO .81 5.3.1 Khảo sát khách hàng phụ tải Công nghiệp 81 5.3.2 Khảo sát khách hàng phụ tải Nông nghiệp 91 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ BÀI TOÁN KHẢO SÁT THEO PHƢƠNG PHÁP KHÁC NHAU 99 CHƢƠNG 101 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN .101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 104 PHỤ LỤC 106 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 108 GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo CHƢƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI I ĐẶT VẤN ĐỀ : Với tình hình nhu cầu sử dụng lƣợng năm lại tăng lên, việc khai thác nguồn tài nguyên khoáng sản nhƣ than đá, dầu, thủy điện…là nguồn lƣợng sản xuất điện nƣớc ta Trong tƣơng lai nƣớc ta tiếp tục đầu tƣ phát triển nguồn lƣợng xanh, nhà máy điện hạt nhân để đáp ứng nhu cầu lƣợng Các nguồn khoáng sản dần cạn kiệt tƣơng lai gặp nhiều khó khăn sử dụng lƣợng lãng phí hiệu Nhiều nƣớc giới gặp phải tình trạng khủng hoảng lƣợng học kinh nghiệm đƣợc rút làm cách để sử dụng nguồn tài nguyên – nguồn lƣợng cách hiệu quả, tiết kiệm Ngành điện nƣớc ta xây dựng chiến lƣợc cho chƣơng trình tiết kiệm lƣợng mục tiêu thực giảm tổn thất từ khâu sản xuất-truyền tải phân phối Mỗi năm tiết kiệm đƣợc hàng tỷ kWh công tác giảm tổn thất điện : năm 2012 tỷ lệ tổn thất điện đạt 9.0% thấp 0.2% theo tiêu giảm 9.2% tiết kiệm đƣợc 1.67tỷ kWh 1.5% tổng lƣợng điện thƣơng phẩm Năm 2013 đạt mức 8,79% thấp 0.01% so với tiêu 8.8% mục tiêu năm 2014 đạt mức 8.45% Đang dần bƣớc thực phát triển mạnh chƣơng trình tiết kiệm lƣợng cho khâu cuối trình truyền tải điện đến hộ tiêu thụ điện Một chƣơng trình thành công nhiều nƣớc phát triển nhƣ Mỹ, Pháp, Nhật…đó chƣơng trình quản lý nhu cầu hộ tiêu thụ (hay gọi điều khiển hộ tiêu thụ - DSM : Demand Side Management) Có nhiều quan điểm để thực điều khiển nhu cầu cách sử dụng điện khách hàng khâu cuối nhƣ : Khách hàng sản xuất công nghiệp, thƣơng mại dịch vụ, dân cƣ… Nhƣng luận văn đề cập đến chƣơng trình Đáp ứng nhu cầu – Demand Response Điều khiển khách hàng thông qua loại biểu giá điện Chƣơng trình đáp ứng cung cấp cho khách hàng nhiều lựa chọn giá điện chƣơng trình ƣu đãi GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 94 Hình 5.8 : Đồ thị huấn luyện hồi quy tuyến tính mạng nơron với giá trị R nằm khoảng [0.9; 1] cho biết trình huấn luyện thực tốt Hình 5.9 : Đồ thị trình huấn luyện đạt mục tiêu sai số bình phƣơng qua 1842 lần lặp GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 95  Kết trình ƣớc lƣợng phản ứng khách hàng Nông nghiệp ngày lần thay đổi giá KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG Q1 Q2 Q3 TƢƠNG ỨNG KHI ĐƢA GIÁ MỚI P1 P2 P3 ĐƢA VÀO MẠNG NƠRON Q1tt (MWh) 2.6751 Q2tt (MWh) 3.2552 Q3tt (MWh) 4.0697 Q1out (MWh) 2.6357 Q2out (MWh) 3.2886 Q3out (MWh) 4.1378 2.6575 3.2566 4.0859 2.6390 3.2885 4.1372 2.6785 3.2511 4.0703 2.6281 3.2885 4.1384 2.6292 3.2293 4.1416 2.6303 3.2883 4.1378 STT KẾT QUẢ SAI SỐ GIỮA ĐIỆN NĂNG THỰC TẾ VÀ ĐIỆN NĂNG THU ĐƢỢC TỪ NGÕ RA CỦA MẠNG NƠRON STT %SSQ1 %SSQ2 %SSQ3 %SSTB 1.4942 1.0150 1.6472 1.3854 0.7028 0.9693 1.2387 0.9703 1.9184 1.1353 1.6446 1.5661 0.0445 1.7943 0.0919 0.6436 GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 96 b Phương án : + Mẫu liệu đƣa vào mạng huấn luyện : tập mẫu 15 ma trận mẫu [7x3] đƣợc cập nhật file excel AG5C_ANN.xlsx/HLuyen_NN_PA2 + Mẫu giá trị mục tiêu mong muốn : tập mục tiêu vủa 15 ma trận [1x3] đƣợc cập nhật file excel AG5C_ANN.xlsx/ HLuyen_NN_PA2 + Mẫu liệu dùng để ƣớc lƣợng dùng ngày cuối tập liệu kiểm tra bảng liệu 5.9 đƣợc cập nhật file execl AG5C_ANN.xlsx/ HLuyen_NN_PA2 Kết ngõ mạng nơron đƣợc dùng kiểm tra với kết thực tế, qua kết luận đánh giá đƣợc mạng nơron  Các cửa sổ lệnh xuất trình huấn luyện : Hình 5.10 : Cửa sổ hiển thị trình thực huấn luyện mạng nơron GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 97 Hình 5.11 : Bình phƣơng sai số (mse) số vịng lặp thực để đạt đƣợc giá trị sai số mong muốn Hình 5.12 Đồ thị huấn luyện hồi quy tuyến tính GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 98  Kết trình ƣớc lƣợng phản ứng khách hàng Nơng nghiệp ngày lần thay đổi giá KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG Q1 Q2 Q3 TƢƠNG ỨNG KHI ĐƢA GIÁ MỚI P1 P2 P3 ĐƢA VÀO MẠNG NƠRON STT Q1tt (MWh) Q2tt (MWh) Q3tt (MWh) Q1out (MWh) Q2out (MWh) Q3out (MWh) 2.6751 3.2552 4.0697 2.7272 3.2787 4.0436 2.6575 3.2566 4.0859 2.7627 3.2598 4.0302 2.6785 3.2511 4.0703 2.7553 3.2322 3.9827 2.6292 3.2293 4.1416 2.8080 3.1291 3.8937 KẾT QUẢ SAI SỐ GIỮA ĐIỆN NĂNG THỰC TẾ VÀ ĐIỆN NĂNG THU ĐƢỢC TỪ NGÕ RA CỦA MẠNG NƠRON STT %SSQ1 %SSQ2 %SSQ3 %SSTB 1.9092 0.7160 0.6441 1.0897 3.8070 0.0995 1.3815 1.7627 2.7867 0.5850 2.2016 1.8578 6.3678 3.2022 6.3666 5.3122 GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 99 5.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ BÀI TOÁN KHẢO SÁT THEO PHƢƠNG PHÁP KHÁC NHAU  Khảo sát tốn theo phƣơng pháp dùng mơ hình tốn, sử dụng hàm giải tích để tìm lời giải Với kết ƣớc lƣợng từ mơ hình Cost-Share, mơ hình tuyến tính, hay hàm mũ cho kết xác, sai số ƣớc lƣợng khoảng giới hạn chấp nhận đƣợc từ 0% - 10%  Với cấu trúc mơ hình hàm Cost-Share thể cụ thể yếu tố ảnh hƣởng tới nhu cầu điện khách hàng áp dụng cho trƣờng hợp khách hàng phản ứng tối ƣu với giá điện Bài tốn có nhiều ràng buộc thƣờng gặp phải nhiều rắc rối việc giải toán, điều làm ảnh hƣởng đến kết phải thỏa mãn ràng buộc nên sai số ƣớc lƣợng từ mơ hình Costshare lớn so với mơ hình mũ tuyến tính có cấu trúc đơn giản  Mơ hình tuyến tính hay hàm mũ có cấu trúc đơn giản, thƣờng phải kèm với nhiều giả định, khơng cung cấp nhìn sâu sắc vấn đề.Tuy nhiên ƣu điểm mơ hình có q lƣợng thơng tin liệu thu thập đƣợc, liệu cịn sơ sài, mơ hình đơn giản phù hợp  Khảo sát toán theo phƣơng pháp thứ dùng mạng nơron thần kinh nhân tạo Mạng nơron hộp đen thể mối quan hệ ngõ ngõ vào, thông qua việc học liệu từ ngõ vào - ra, mạng nơron có khả xấp xỉ hàm phi tuyến Do việc thu thập xử lý liệu đầu vào quan trọng, tập mẫu chuẩn xác giúp cho mạng nơron ƣớc lƣợng xác Số lƣợng tập mẫu nhiều khả đƣa kết xác cao  Với cách lấy mẫu phƣơng án mạng nơron cho sai số nhỏ phƣơng án Vì phƣơng án xét đến ảnh hƣởng từ yếu tố khác phản ánh với chất thực tế vấn đề Và kết sai số nằm giới hạn sai số chấp nhận từ 0%-10% Việc thực ƣớc lƣợng đạt kết GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 100 xác cao hay thấp phụ thuộc vào tập mẫu mà ta khảo sát, tập mẫu dẫn đến dự báo khơng xác  So sánh với phƣơng pháp thứ sai số ƣớc lƣợng phản ứng phƣơng pháp thứ có phần nhỏ hơn, xác Đối với toán khảo sát phản ứng khách hàng với thay đổi giá điện phƣơng pháp cho lời giải toán cho kết tốt Mỗi phƣơng pháp có ƣu điểm riêng nó, nhiên phƣơng pháp thứ hai dùng mạng nơron có phần trội khơng cần phân vân để lựa chọn mơ hình tốn học thích hợp cho khảo sát tốn Nếu dùng mạng nơron cần xây dựng tập liệu mẫu chuẩn xác dùng cấu trúc mạng nơron xây dựng để đƣa định đắn biểu giá hợp lý cho loại khách hàng GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 101 CHƢƠNG KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Qua tìm hiểu nghiên cứu chƣơng trình Demand Response với loại biểu giá điện chƣơng trình ƣu đãi áp dụng cho khách hàng khác DR với mục đích hƣớng đến việc điều khiển cách thức sử dụng điện khách hàng thông qua giá điện Luận văn dựa vào chƣơng trình DR chƣơng trình có khả đƣợc vận dụng linh hoạt cho thị trƣờng điện Việt Nam bƣớc hình thành thị trƣờng điện cạnh tranh xóa bỏ độc quyền Và giá điện thay đổi theo nhu cầu thị trƣờng, tùy vào loại biểu giá áp dụng cho khách hàng dùng điện Luận văn thực khảo sát phản ứng (nhu cầu sử dụng điện) khách hàng Công nghiệp, Nông nghiệp với thay đổi giá loại biểu giá TOU Vừa đảm bảo nhu cầu sử dụng điện khách hàng vừa thực mục tiêu điều khiển tải theo mục đích Tiếp cận vấn đề theo phƣơng pháp khảo sát : phƣơng pháp dùng mơ hình tốn giải tích, phƣơng pháp dùng mạng nơron thực ƣớc lƣợng phản ứng khách hàng thay đổi giá điện Phƣơng pháp : Mơ hình tốn giải tích với việc tìm hệ số đàn hồi dựa ý tƣởng giả định khách hàng phản ứng tối ƣu với giá điện Tuy nhiên số quốc gia sử dụng giá TOU khó xác định biết đƣợc khách hàng có phản ứng tối ƣu với giá hay khơng điều khó khăn khơng có sở cho thấy nhƣợc điểm phƣơng pháp Ƣu điểm phƣơng pháp thông qua quan sát hệ số đàn hồi từ mơ hình giải tích, giúp cho Điện lực có nhìn trực quan lƣợng % thay đổi (sự phản ứng khách hàng ) so với % chênh lệch giá thay đổi Trong phƣơng pháp sử dụng để ƣớc lƣợng tìm hệ số đàn hồi phƣơng pháp cho giá trị gần nhau, khác biệt số lƣợng quan sát nhiều (số phƣơng trình cần ƣớc lƣợng lớn) Phƣơng phá SUR tỏ ƣu thỏa mãn đƣợc điều kiện ràng buộc theo (3.9) GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 102 Phƣơng pháp khắc phục nhƣợc điểm ta khảo sát loại khách hàng mà không cần biết họ có phản ứng với giá điện hay khơng Và với phát triển mạnh mẽ mạng nơron cho phép xác định đƣợc mối quan hệ phụ thuộc liệu đầu vào – đầu ra, hay liệu khơng biểu bên ngồi chuyên gia nhiều nhận biết đƣợc Chính khả tuyệt vời MNR làm cho trở thành cơng cụ hữu hiệu giải toán ƣớc lƣợng, dự báo phụ tải đánh giá độ ổn định độ HTĐ trực tuyến Đã có nhiều ứng dụng mạng nơron lĩnh vực HTĐ Một ƣu đa số mạng nơron tốc độ xử lý cao sau huấn luyện Khối lƣợng lớn tín hiệu đƣợc xử lý hầu nhƣ tức thời, đặc biệt sử dụng máy tính có khả xử lý song song để mô mạng nơron Cấu trúc mạng nơron đơn giản, phần lớn phép tính phép cộng, phù hợp với máy tính Phƣơng pháp xây dựng mạng nơron với tham số đầu vào đƣợc lựa chọn cẩn thận, liệu huấn luyện cần thu thập nhiều để nâng cao độ xác tốn Ngồi ƣu điểm đặc biệt mạng nơron có nhƣợc điểm định Khả hội tụ mạng phụ thuộc vào tham số khởi đầu, ta cần chạy thử nghiệm nhiều lần để chọn đƣợc tham số tốt Còn khả tổng quát hóa lại phụ thuộc nhiều vào liệu đầu vào Nếu liệu đầu vào q nhiều dẫn đến tình trạng huấn luyện mạng nhiều thời gian khả tổng quát hóa kém, liệu sai số tăng Mạng nơron hoạt động tốt cho cấu trúc mà thơi, thay đổi cấu trúc cần phải đào tạo lại mạng Cuối so sánh phƣơng pháp với phƣơng pháp cho sai số khảo sát toán nhỏ phƣơng pháp Mỗi phƣơng pháp có ƣu nhƣợc điểm riêng, tùy vào mục đích đánh giá vấn đề mà áp dụng hai phƣơng pháp để đem lại hiệu cao GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 103 Hƣớng phát triển : - Hiện EVN lắp đặt công tơ giá cho cách khách hàng tiêu thụ điện công suất 20kW trở lên, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ hộ sử dụng sản lƣợng điện lớn tự nguyện áp dụng công nghệ tiết kiệm điện năng, nên giảm mức chênh lệch cao điểm thấp điểm Nếu thành công việc điều khiển tải khách hàng công nghiệp, EVN tƣơng lại tiếp tục phát triển lắp đặt công tơ giá cho hộ dân cƣ sinh hoạt Vì 2014 ngƣời dân bắt đầu có quan tâm đến giá điện nhằm giảm chi phí tiền điện hàng tháng, tăng giá liện tục EVN thời gian qua, minh bạch giá điện để giúp toàn khách hàng theo dõi để điều chỉnh cách sử dụng điện hiệu tiết kiệm - Xây dựng chƣơng trình cố vấn giúp doanh nghiệp lắp đặt hệ thống chiếu sáng hợp lý, sử dụng loại động cơ, máy động lực có cơng suất thích hợp với yêu cầu làm sản phẩm đảm bảo chất lƣợng cao, giảm mức tiêu hao lƣợng để hạ giá thành, nâng cao sức cạnh tranh hàng hoá thị trƣờng Xây dựng kế hoạch hoạt động sản xuất phù hợp với thời điểm cao điểm, thấp điểm theo biểu giá điện TOU, giúp doanh nghiệp ứng phó linh hoạt với thay đổi giá điện Khi mà doanh nghiệp có nhiều kinh nghiệm ứng phó linh hoạt tiêp tục phát triển lên biểu giá điện thay đổi hàng giờ, doanh nghiệp phải linh hoạt nhu cầu điều khiển tải theo giá thay đổi cho thị trƣờng cạnh tranh bƣớc hình thành Việt Nam GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 104 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S.M Khalid Nainar, “ In dustrial Electricity Demand : New results Using Bootstrapping Techniques”, University of Florida, February 1985 [2] Na Yu and Ji-Lai Yu, International Conference on Power System Technology, 2006, “ Optimal TOU Decision Considering Demand Response Model ” [3] H Aalami, M Parsa Moghadam, G.R Yousefi, University of Iran, “ Optimum Time of Use Program Proposal for Iranian Power Systems” [4] Weihao Hu, Zhe Chen, Birgitte Bak-Jensen, “ Optimal Load Response to Time of Use Power Price for Demand Side Management in Denmark”, Institute of Energy Technology Aalborg University,IEEE 2010 [5] A Report to The United States Congress Pursuant to Section 1252 of The Energy Policy Act of 2005, U.S Department of Energy, February 2006 [6] Bridger M Mitchell, Jan Paul Action , “ Electricity consumption by Time of Use in a Hybrid Demand System”, Published by The Rand Corporation, December 1980 [7] Tài liệu sƣu tầm internet : “ Chương : Mô hình hồi quy tuyến tính” pp.209 -246 [8] Hyungsik Roger Moon Department of Economics University of Southern California, “ Seemingly Unrelated Regressions”, July 2006 [9] Ezzard de Lange, “ The impact of increase electricity prices on consumer demand”, Master of Business Administration, University of Pretoria, November 2008 [10] Pouyan Khajavi, Hassan Monsef, Hassan Abniki, Department of Electrical Engineering, “ Load Profile Reformation through Demand Response Programs Using Smart Grid”, University of Tehran, pp11.6 [11] Jan Paul Acton, Derek McKay, “ Quantitative Aspects of Industrial Use of Electricity Under Time of Use Rates in France,England, and Wales”,R-3010EPRI/HF/RC, March 1983 [12] Shoorangiz Shams Shamsabad Farahani, Hossain Tourang, Behrang Yousefpour, Mehdi Ghasemi Naraghi and Seyed Ali Mohammad Javadian, Department of Electrical Engineering, Islamshahr Branch, Islamic Azad GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 105 University, Teharan, Iran, “ Exponential Modeling Evaluation of Time of Use Demand Response Programs in Restructured Power Markts”, January 2012 [13] Edward R Morey, February 2002, “ The Envelop Theorem : Shepard’s Lemma, Hotelling’s Lemma, etc” [14] Edward R Morey, February 2002, “ Hicksian Demand Functions, Expenditure Functions & Shepard’s Lemma ” [15] Dennis J Aigner and Joseph G Hirschberg, 1985, “ Commercial/industrial custommer response to time of – use electricity prices : some experimental results” [16] Emre Celebi and J.David Fuller, “A Model for Efficient Consumer Pricing Schemes in Electricity Markets”, IEEE Transactions on power systems, vol.22,No.1, Feb 2007 [17] PGS TS Phan Thị Thanh Bình, “ Tài liệu giảng dạy mơn học Điều khiển hộ tiêu thụ ” [18] PGS.TS Dƣơng Hồi Nghĩa, “ Tài liệu giảng dạy mơn học Cơng nghệ tính tốn mềm” [19] Matlab Neural Network toolbox User‟s Guide [20] Sanam Mirzazad-Barijough and Ali Akbar Sahari,2009, “Application of Generalize Neuron in Electricity Price Forecasting”, IEEE Bucharest Power Tech Conference [21] E.N.Chogumaira and T.Hiyama, “ Trainning Artificial Neural Network for Short-term Electricity Price Forecasting”, IEEE T&D Asia 2009 GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 106 PHỤ LỤC Code tìm tổng cơng suất thời điểm Q1,Q2,Q3 giá điện P1,P2,P3 – với tên file : TimPQtong_TOU.m Code xác định hệ số đàn hồi hàm Cost-Share theo phƣơng pháp BPCT – với tên file : CostShare_BPCT.m Code xác định hệ số đàn hồi hàm Cost-Share theo phƣơng pháp SUR – với tên file : CostShare_SUR.m Code xác định hệ số đàn hồi hàm Cost-Share theo phƣơng pháp Astrom Wittenmark – với tên file : CostShare_Astrom.m Code xác định hệ số đàn hồi theo mơ hình tuyến tính – với tên file : Mohinh_tuyentinh.m Code xác định hệ số đàn hồi theo mô hình tuyến tính – với tên file : Mohinh_hammu.m Code đánh giá theo mơ hình hàm tuyến tính hàm mũ – với tên file : Ktradanhgia_suchxacmohinh.m Code huấn luyện mạng nơron theo phƣơng án khách hàng Công Nghiệp – với tên file : HL_Pa1_CN.m Code huấn luyện mạng nơron theo phƣơng án khách hàng Công Nghiệp – với tên file : HL_Pa2_CN.m 10 Code huấn luyện mạng nơron theo phƣơng án khách hàng Nông Nghiệp – với tên file : HL_Pa1_NN.m 11 Code huấn luyện mạng nơron theo phƣơng án khách hàng Nông Nghiệp – với tên file : HL_Pa2_NN.m 12 File excel liệu thu thập phụ tải giá điện TOU khách hàng Công Nghiệp – với tên file : PP1_CN.xlsx GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 107 13 File excel liệu thu thập phụ tải giá điện TOU khách hàng Nông Nghiệp – với tên file : PP1_NN.xlsx 14 File excel liệu huấn luyện mạng nơron khách hàng Công Nghiệp – với tên file : E20S_ANNs.xlsx 15 File excel liệu huấn luyện mạng nơron khách hàng Nông Nghiệp – với tên file : AG5C_ANNs.xlsx GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 108 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG I TÓM TẮT  Họ tên : Huỳnh Thị Thu Thảo  Ngày, tháng, năm sinh : 14/05/1986 Nơi sinh : Ninh Thuận  Địa liên lạc : 472 Đƣờng Lê Duẩn- thị trấn Tân Sơn- Ninh Sơn-Ninh Thuận  Email : huynhthaons@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2004-2009 : Sinh viên trƣờng Đại học Bách Khoa TP.HCM Hệ khơng quy Chun ngành : Hệ thống điện Tốt nghiệp đại học : Tháng 11, năm 2009 Năm 2012 : Trúng tuyển cao học Khóa 2012 trƣờng Đại học Bách khoa TP.HCM Hệ quy Chuyên ngành : Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số học viên : 12214324 III Q TRÌNH CƠNG TÁC Từ ngày 01 tháng 01 năm 2010 đến 2012 : công tác Công ty Điện lực Ninh Thuận Địa : Đƣờng 16/4, phƣờng Mỹ Hải,TP Phan Rang-Tháp Chàm, Tỉnh Ninh Thuận GVHD : PGS.TS Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo ... phân tích theo mơ hình đáp ứng khách hàng : .28 MƠ HÌNH ĐÁP ỨNG KHI BIẾT KHÁCH HÀNG PHẢN ỨNG TỐI ƢU VỚI GIÁ ĐIỆN .29 3.3.1 Mơ hình xác định hệ số đàn hồi 3.3.2 Mơ hình đáp ứng dạng tuyến tính... hồi giá đƣợc định nghĩa nhƣ sau : (3.6) Trong : Q –lƣợng tiêu thụ điện P : giá điện : tƣơng ứng mức thay đổi giá lƣợng so với Mức giá đƣợc đề để điều chỉnh đáp ứng khách hàng theo loại: đáp ứng. .. hồi mơ hình Mở rộng ý tƣởng tiếp tục đƣa mơ hình đáp ứng giá điện : mơ hình đáp ứng tuyến tính mơ hình hàm mũ thực ƣớc lƣợng lƣợng cơng suất tiêu thụ, thông qua xác định hệ số đàn hồi mơ hình